[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。 第二种结构 该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是D
这或许就是为什么 Decoder-only Transformer 效果非常显著的原因,因为相比于 Encoder-Decoder Transformer 架构,以及诸如 CNN、RNN、Mamba、KAN 等其他架构,Transformer 在底层架构上的优势并没有特别明显,也就是说基于“注意力机制”的 Transformer 其实并没有在特征提取等模型底层性能参数上有什么真正意义上胜过前面这些...
• FFN增加了模型的表达能力,使得模型能学习更复杂的映射关系。 4. Layer Normalization • 在每个注意力层和FFN之后,都会应用Layer Normalization,用于规范化输入数据,有助于训练稳定性和收敛速度。 5. Decoder部分 • Decoder也由一系列相同的注意力层构成,但与Encoder不同的是,它包含两个自注意力模块:一个...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。
[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 RNN encoder-decoder 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。